Carbenic nitrile imines: Properties and reactivity

Structures and properties of nitrile imines were investigated computationally at B3LYP and CCSD(T) levels. Whereas NBO analysis at the B3LYP DFT level invariably predicts a propargylic electronic structure, CCSD(T) calculations permit a clear distinction between propargylic, allenic, and carbenic structures. Nitrile imines with strong IR absorptions above ca. 2150 cm-1 have propargylic structures with a CN triple bond (RCNNSiMe 3 and R2BCNNBR2), and those with IR absorptions below ca. 2150 cm-1 are allenic (HCNNH, PhCNNH, and HCNNPh). Nitrile imines lacking significant cumulenic IR absorptions at 1900-2200 cm -1 are carbenic (R-(C:)-N=N-R′). Electronegative but lone pair-donating groups NR2, OR, and F stabilize the carbenic form of nitrile imines in the same way they stabilize "normal" singlet carbenes, including N-heterocyclic carbenes. NBO analyses at the CCSD(T) level confirm the classification into propargylic, allenic, and carbenic reactivity types. Carbenic nitrile imines are predicted to form azoketenes 21 with CO, to form [2+2] and [2+4] cycloadducts and borane adducts, and to cyclize to 1H-diazirenes of the type 24 in mildly exothermic reactions with activation energies in the range 29-38 kcal/mol. Such reactions will be readily accessible photochemically and thermally, e.g., under the conditions of matrix photolysis and flash vacuum thermolysis

Extraction, Storage and Eruption of Multiple Isolated Magma Batches in the Paired Mamaku and Ohakuri Eruption, Taupo Volcanic Zone, New Zealand

The Taupo Volcanic Zone (TVZ) is well known for its extraordinary rate of rhyolitic magma generation and caldera-forming eruptions. Less is known about how large volumes of rhyolitic magma are extracted and stored prior to eruption, and the role tectonics might play in the process of melt extraction and control of caldera eruption(s). Here we present a new model for the extraction, storage and simultaneous eruption of the >245 km3 paired Mamaku and Ohakuri magmas sourced from calderas centred ∼30 km apart (the Rotorua and Ohakuri calderas, respectively) in the central TVZ. The Mamaku and Ohakuri ignimbrites share a similar bulk pumice composition and the same phenocryst assemblage; however, bulk-rock compositions suggest several poorly mixed magma types in each erupted volume, which are randomly distributed throughout the eruptive deposits. To refine models of the pre-eruptive geometry of the magmatic system and discuss a possible origin for triggering of each eruption, we present an expanded database of matrix glass and quartz-hosted melt inclusion compositions along with the existing bulk-rock and mineral compositions. Major and trace element compositions show that the region produced five different magma batches, extracted from the same source region, and a continuous intermediate mush zone beneath the Mamaku-Ohakuri region is suggested here. These magma batches were most probably juxtaposed but isolated from each other in the upper crust, and evolved separately until eruption. The observed geochemical differences between the batches are likely to be generated by different extraction conditions of the rhyolitic melt from a slightly heterogeneous mush. The lack of evidence for more mafic recharge prior to eruption (for example, there are no bright cathodoluminescence rims on quartz crystals) suggests that a magmatic input is unlikely to be an eruption trigger. However, tectonic activity could be an efficient way to trigger the eruption of isolated magma batches, with the evacuation of one magma batch causing a disturbance to the local stress field and activating regionally linked faults, which then lead to the eruption of additional magma batches and associated caldera subsidence. In addition, the extensional tectonic regime coupled with a high heat flux could be the controlling factor in the emplacement of some of the shallowest and most SiO2-rich magmas on Eart

Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil.

A implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do mato grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em nuvem, tecnologia esta, cada vez mais disponível

Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.

A implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento de alguns tipos de SI. Sendo a combinação das séries originais com as métricas apresentaram ganhos não muito expressivos

Séries temporais MODIS para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.

A implementação do iLP, ou seja, a combinação de agricultura e pecuária na mesma área, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável no Brasil. Nossa hipótese é que a utilização da técnica Randon Forest (RF) aplicada aos dados do MODIS são capazes de detectar certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do Mato Grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP

Modelagem de dados oriundos de sensoriamento remoto para o mapeamento de sistemas de integração lavoura-pecuária.

No ano de 2009, o Governo do Brasil apresentou o Plano de Agricultura de Baixa Emissão de Carbono, cujo objetivo é a organização de ações para a adoção de tecnologias de produção de alimentos alinhadas aos compromissos de redução de emissões de GEE. Entre diversas práticas destaca-se a implementação da integração lavoura-pecuária (iLP). No entanto, a falta de procedimentos de monitoramento limita a governança do Plano. Os sistemas iLP podem ser adotados em duas abordagens distintas: Interanual e intra-anual. Este artigo tem como objetivo utilizar dados provenientes de sensoriamento remoto para identificar áreas de iLP na abordagem inter-anual no estado do Mato Grosso, na contribuição de um protocolo de monitoramento. Com o resultado, identificou-se que a implantação dos iLP tem seu auge em 2010 quando chega a 40% de toda área de agricultura do estado do Mato Grosso, com uma decaída em 2012 e certa estabilização até o ano de 2016